计量经济学案例分析报告.docx
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计量经济学案例分析报告
《 计 量 经 济 学
》
实 验 报 告
实验课题:
各章节案列分析
姓名:
茆 汉 成
班级:
会计学 12-2 班
学号:
2012213572
指导老师:
蒋 翠 侠
报告日期:
2015.06.18
合肥工业大学 管理学院 计量经济学实验报告
第二章 简单线性回归模型案例.....................................................................................................1
1 问题引入.............................................................................................................................1
2 模型设定.............................................................................................................................1
3 估计参数.............................................................................................................................3
4 模型检验.............................................................................................................................3
第三章 多元线性回归模型案例.....................................................................................................5
1 问题引入.............................................................................................................................5
2 模型设定.............................................................................................................................5
3 估计参数.............................................................................................................................6
4 模型检验.............................................................................................................................6
第四章 多重线性案例.....................................................................................................................8
1 问题引入.............................................................................................................................8
2 模型设定.............................................................................................................................8
3 参数估计.............................................................................................................................8
4 对多重共线性的处理.........................................................................................................9
第五章 异方差性案例...................................................................................................................10
1 问题引入...........................................................................................................................11
2 模型设定...........................................................................................................................11
3 参数估计...........................................................................................................................11
4 异方差检验.......................................................................................................................11
5 异方差性的修正...............................................................................................................14
第六章 自相关案例.......................................................................................................................14
1 问题引入...........................................................................................................................15
2 模型设定...........................................................................................................................15
3 用 OLS 估计 .....................................................................................................................15
4 自相关其他检验...............................................................................................................15
5 消除自相关.......................................................................................................................16
第七章 分布滞后模型与自回归模型案例...................................................................................18
7.2 案例 1...............................................................................................................................19
1 问题引入...................................................................................................................19
2 模型设定...................................................................................................................19
3 参数估计...................................................................................................................19
7.3 案例 2...............................................................................................................................20
1 问题引入...................................................................................................................21
2 模型设定...................................................................................................................21
3、回归分析...................................................................................................................21
4 模型检验...................................................................................................................23
第八章 虚拟变量回归案例...........................................................................................................23
1 问题引入...........................................................................................................................24
2 模型设定...........................................................................................................................24
3 参数估计...........................................................................................................................26
4 模型检验...........................................................................................................................27
0
合肥工业大学 管理学院 计量经济学实验报告
第 2 章简单线性回归模型案例
1、问题引入
居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
适度的居民消费规模和合理
的消费模型是人民生活水平的具体体现,有利于经济持续健康的增长。
随着社会信息化程
度和居民的收入水平的提高,计算机的运用越来越普及,作为居民耐用消费品重要代表的
计算机已经为众多的城镇居民家庭所拥有。
研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与居民
收入水平的数量关系。
影响居民计算机拥有量的因素有多种,但从理论和经验分析,最主
要的影响因素应是居民收入水平。
从理论上说居民收入水平越高,居民计算机拥有量越多。
所以我们设定“城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量(台)”为被解释变量,“城镇居
民平均每人全年家庭总收入(元)”为解释变量。
2、模型设定
(1)对数据 X 和 Y 的统计结果的描述
图表 2-1:
X 和 Y 的描述统计结果
0
合肥工业大学 管理学院 计量经济学实验报告
(2)X 和 Y 的散点图及分析
图表 2-2:
各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图
分析:
从散点图 2-2 中,可以看出各地区城镇居民计算机拥有量随着人均总收入水平的提高
而增加,近似于线性关系,为分析中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量随人均总收入
变动的数量规律性,可以考虑建立如下简单线性回归模型:
Yt = β 1 + β 2 Xt + ut
1
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3、估计参数
图表 2-3:
回归结果
可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为
∧
Y t
= 11.9580 + 0.002873 Xt
(5.6228) (0.000 24)
t = (2.1267) (11.9826)
R 2 = 0.8320F = 143.5836 n = 31
4、模型检验
(1)经济意义检验
∧
元,平均说来城镇居民每百户计算机拥有量将增加 0.002 873 台,这与预期的经济意义相
符。
(2)拟合优度和统计检验
由拟合优度 R2=0.831996 可知,所建立的模型对样本数据的拟合度较高。
对回归参数的显著性检验——t 检验:
对 β1 建立下列假设条件:
原假设 H0:
β1=0 备择假设 H1:
β1≠0
取 α=0.05,β1 服从 t~(29),P 值检验的结果是 0.0421< 0.05,所以应该拒绝原假
设 β1=0,接受备择假设 β1≠0,说明 β1 对被解释变量有显著性影响。
2
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对 β2 建立下列假设条件:
原假设 H0:
β2=0 备择假设 H1:
β2≠0
取 α=0.05,β2 服从 t~(29),P 值检验的结果是 0.0000<0.05,所以应该拒绝原假
设 β2=0,接受备择假设 β2≠0,说明解释变量城镇居民平均每人家庭总收入对被解释变
量城镇居民平均每百户计算机拥有量有显著影响。
图表 2-4:
剩余项、实际值、拟合值图形
3
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第 3 章多元线性回归模型案例
1、问题引入
改革开放以来,中国经济增长迅速,各级政府对教育的投入不断增加,2012 年,
各级政府的教育的支出达到国内生产总值的 4%,其中地方支出占约 94%。
为了研究影响中国地方财政教育支出差异的主要原因,分析地方财政教育支出增
的数量规律,预测中国地方财政教育支出的增长趋势。
总结了影响中国地方财政教育
支出的主要的因素有:
(1)由地区经济规模决定的地方整体财力;
(2)地区人口数量不同决定各地教育规模不同;
(3)人民对教育质量的需求对以政府教育投入为代表的公共财政的需求会有相当
的
影响。
(4)物价水平,影响地方财政对教育的支出。
(5)地方政府对教育投入的能力与意愿
研究范围:
2011 年 31 个省市区的数据为样本。
2、模型设定
(1)地方财政教育支出及影响因素
图表 3-1:
地方财政教育支出及影响因素数据图形
4
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从上图可以看出,各地区地方财政教育经费支出及各影响因素的差异明显,其变
动的方向基本相同,相互间可能具有一定的相关性。
探索将模型设定为线性回归模型形式:
Yii = β 1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + β 4 X 4i + β 5 X 5i + β 6 X 6i + ui
3、估计参数
图表 3-2:
回归结果
由上图中数据,模型估计的结果写为:
∧
Y i = -2416.49 + 0.0112 X 2 + 0.0395X 3 + 0.1460 X 4 + 22.8162 X 5 + 886.4100 X 6
(935.8816)(0.0018)
(0.0080)
(0.0517)
(9.0867)
(470.3214)
t = (-2.5820)
(6 - .3167)
(4.9643)
(2.8267)
(2.5109)
(1.8422)
R 2 = 0.9732
_ 2
R = 0.9679 F = 181.7539 n = 31
4、模型检验
(1)经济意义检验:
在假定其它变量不变的情况下,
地区生产总值(GDP)每增长 1 亿元,平均说来地方财政教育支出将增长 0.0112 亿元;
地区年末人口每增长 1 万人,平均说来地方财政教育支出会增长 0.0395 亿元;当居民平均
每人教育现金消费增加 1 元,平均说来地方财政教育支出会增长 0.1460 亿元;当居民教育
5
合肥工业大学 管理学院 计量经济学实验报告
消费价格指数增加 1 个百分点,平均说来地方财政教育支出会增长 22.8162 亿元。
当教育
支出在地方财政支出中的比重增加 1%,平均说来地方财政教育支出会增长 866.41 亿元。
(2)统计检验
_ 2
2
很好。
F 检验:
给定显著性水平 α=0.05,查 F 分布表自由度为 k-1=5 和 n-k=25 的临界值为
Fα( ,25)= 2.61 ,由于 F=181.7539>2.61,应拒绝原假设,说明回归方程整体显著。
Λ
t 检验:
在显著性水平 α=0.05 时从 β 1 到
Λ
β 5 的 t 统计量对应的 P 值分别是
Λ
0
应的 P 值为 0.0773>0.05,而 0.0773<0.1,说明在 α=0.05,时“教育支出在地方财政支出中
的比重”对地方财政教育支出没有显著影响,而在 α=0.10 时,有显著影响。
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第 4 章多重线性案例
1、问题引入
近年来,中国旅游业一直保持高速发展,旅游业作为国民经济的新增长点,在整个社
会经济的发展中的作用日益明显。
中国的旅游业分为国内旅游和入境旅游两袋市场,入境
旅游外汇收入年均增长 22.6%,与此同时,国内旅游业迅速增长。
为了规划中国未来国内
旅游产业的发展,需要定量地分析影响中国国内旅游市场发展的主要因素。
2、模型设定
经分析,影响国内旅游市场收入的主要要是,除了国内旅游人数和旅游支出以为,可
能与相关基础设施有关。
为此设定变量如下:
被解释变量为:
第 t 年全国国内旅游收入-Yt
影响因素有 :
国内旅游人数 X2
城镇居民人均旅游支出 X3
农村居民人均旅游支出 X4
Yt = β1 +基础设施-铁X5 X 4t + β5 X 5t + ut
所以设定多元线性回归模型:
3、参数估计
7
被解释变量
可决系数 R²的值
方差扩大因子
X2
0.9285
13.9860
X3
0.8315
5.9347
X4
0.7902
4.7664
X5
0.9615
25.9740
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图表 4-1:
OLS 回归结果
该模型
R
2
=0.9814,拟合程度较好,F 检验值 225.8475,明显显著。
但是在显著性水
平α =0.05 时,x2 的系数不显著。
而且 x3,x5 的符号与预期相反,这表明可能存在严重的
多重共线性。
图表 4-3:
相关系数矩阵
可以看出,各解释变量相互之间相关系数较高,确定存在一定的共线性,通过辅助回
X3。
X5 有严重的共线性
4、对多重共线性的处理
8
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图后补
估计结果为:
ln Y =- 8.4495+ 0.9168l nX 2+ 0.4136l nX 3+ 0.2890l nX 4+ 0.9982l nX 5
(0.6050)(0.0936)(0.1390)(0.0459)(0.4209)
t= (-13.97)(9.80)(2.98)(6.30)(2.37)
P(t)=(0.0000)(0.0000)(0.0107)(0.0000)(0.0338)
R
2
=0.9972 F=1550.58 P(F)=0.0000
该模型可决系数较高,F 检验值为 1550.58,明显显著,各系数也显著。
说明消除了多
重共线性。
对系数估计值的解释:
在其他变量保持不变的情况下,如果旅游人数每增加 1%,则国
内旅游收入平均增加 0.92%;如果城镇居民旅游支出每增加 1%,则国内旅游收入平均增加
0.41%;如果农村居民旅游支出每增加 1%,则国内旅游收入平均增加 0.29%;如果铁路里
程每增加 1%,则国内旅游收入平均增加 1%。
所有的检验变量的符号都与先验预期相一致,及旅游人数、城乡居民旅游支出和铁路
里程都与国内旅游收入正相关。
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第 5 章异方差性案例
1、问题引入
为了给制定医疗机构的规划提供依据,分析医疗机构与人口数量之间的关系。
建立卫
生
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